武林至尊，寶刀屠龍，
号令天下，莫敢不從，
倚天不出，誰與争鋒。
——金庸·《倚天屠龍記》
Bayesian Estimation, Analysis and Regression(簡寫為BEAR) Toolbox是歐央行(ECB)釋出的一個綜合 (面闆)VAR工具箱，通過圖形使用者界面(GUI)即可輕松實作多元時間序列(面闆)的貝葉斯估計、分析和回歸，通過Excel進行輸入和輸出，進而能夠幫助經濟學人擺脫繁重的coding工作，通過滑鼠僅僅點選幾下菜單，即可完成模組化，進而可以確定将寶貴的精力集中進行預測和政策分析。BEAR是一個基于MATLAB的工具箱，提供詳細的代碼記錄、以及相關理論和使用者指南。BEAR旨在為經濟學人提供一款模組化新神器，包括目前比較先進的應用模型，例如符号和數量大小限制VAR，條件預測，貝葉斯預測，貝葉斯面闆VAR，并可使用不同的先驗分布(例如分層先驗)等等。團隊開發始終處于經濟研究的前沿，并根據最先進的研究計劃，後續進行進一步的開發。
在學界和中央銀行的研究工作中，越來越多地使用向量自回歸(VAR)模型來分析經濟和預測，但是如果資料品質不夠好或者是過度參數化，運用傳統的極大似然方法來估計VAR通常是不夠精确的。基于這些原因，自從Doan et al.(1984)的開創性研究之後，貝葉斯VAR模型受到越來越多經濟學人的熱烈歡迎。盡管貝葉斯VAR模型的一些代碼和相關應用軟體已經在經濟學漿糊中廣為流傳(存在)，但是它們提供功能的有限，設計成圖形使用者界面(GUI)這般使用者友好型的總是太少太少，并且難以把新模型及其應用程式如此友善地來進行擴充。鑒于如此嚴峻的經濟學漿糊形勢，Alistair Dieppe, Björn van Roye, Romain Legrand代表ECB隆重決定：建立貝葉斯估計、分析和回歸(BEAR)工具箱。他們發宏願，而定三大目标：
- BEAR應該是全面的工具包，提供标準功能，是最先進的應用程式。
- 貝葉斯應該易于使用，貝葉斯專家和普通經濟學人都能平等接受BEAR。
- BEAR在技術上是靈活透明的。代碼結構易于閱讀和修改，附帶技術指南，為所有的模組化應用提供完整的數學推導。
講人話就是，BEAR其是一個綜合Matlab工具包，采用Excel作為輸入和輸出，用滑鼠點選幾下菜單即可完成模組化。這些哥們的一個心願是：分享專業知識是一種情懷，衷心希望BEAR可以成為進行宏觀經濟分析的重要工具，通過協同效應來提高工作效率，進而避免不必要的重複工作。BEAR 3.0版提供以下應用：
- VAR模型的估計技術
——OLS(極大似然)VAR——标準貝葉斯VAR (Doan et al. (1984) and Litterman (1986))——具有關于穩态的先驗新息的均值調整BVAR (Villani (2009))——貝葉斯面闆VAR (as in Canova and Ciccarelli (2013))
- 具有其它各種類型先驗的貝葉斯VAR模型
——明尼蘇達(Minnesota)先驗 (Litterman (1986))——正态威希特(Wishart先驗) (Kadiyala and Karlsson (1997))——具有吉布斯(Gibbs)抽樣的獨立正态威希特(Wishart)先驗——正态擴散先驗 (Kadiyala and Karlsson (1997))——虛拟觀測先驗 (Banbura et al. (2010))
- 貝葉斯VAR模型的先驗擴充
——格點搜尋的超參數優化 (similar to Giannone et al. (2015))——區塊(或“一攬子”)外生性(Block exogeneity)——虛拟觀測擴充：系數之和，虛拟初始觀測 (Banbura et al. (2010))
- 面闆模型
——OLS 均值組估計 (Pesaran and Smith (1995))——貝葉斯面闆估計——随機效應模型，Zellner-Hong (Zellner and Hong (1989))——靜态因子模型 (Canova and Ciccarelli (2013))——動态因子模型 (Canova and Ciccarelli (2013))
- 結構向量自回歸
——喬裡斯基(Cholesky) 因子分解——三角因子分解——符号，數量大小(magnitude)和零限制 (Arias et al. (2014))
- 其它應用
——無條件預測——脈沖響應函數(IRFs)——預測誤差方差分解——曆史方差分解——條件預測：沖擊方法 (Waggoner and Zha (1999))——條件預測：傾斜(tilting)方法 (Robertson et al. (2005))——預測評價：标準準則和貝葉斯設定準則這裡是曾經的舊文今天再推送BAR 4.2最高版本的Slides
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